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是一个开源、可扩展、功能丰富、用户友好的自托管Web界面，旨在完全离线运行，用于管理和操作各种本地和云端的大型语言模型（LLM）及其他人工智能功能。第二步，打开浏览器，在地址栏输入：localhost:8080，即可打开Open WebUI界面，可以体验图形化的本地AI助手了。很多读者反馈：Ollama没有提供图形化界面，使用体验较差，能否给DeekSeek R1模型配套一个图形界面？提供直观的图

采用双层结构，第一层支持计算模块，可选载板CB_2H、CB_CML、CB_ADP,第二层支持IO扩展，体积为。1*M.2 22x80 key M插槽(支持PCIE x4 NVME/SATA协议硬盘)1*M.2 22x80 key M插槽(支持PCIE x4 NVME/SATA协议硬盘)1*M.2 22x80 key M插槽(支持PCIE x4 NVME/SATA协议硬盘)1*DDR4内存插槽（最高

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你看，从下载软件、整理文件夹，到拿到“钥匙”，最后让AI助手一键搞定——这一套下来，是不是发现根本没你想的那么复杂？说白了，你只需要做好前面几步简单的准备，最让人头疼的写代码、配环境、调试程序这些技术活，统统可以丢给你那位“清华实习生”——百度Comate的Zulu智能体。你只需要告诉它目标（把钥匙存进.env文件），它就能吭哧吭哧把剩下的全包了，最后给你一个能直接测试、马上看结果的项目。别光看了

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要是你直接把接入了 DeepSeek-R1 的产品出口到马来西亚，那面对这种“夹杂英语、普通话、马来语和粤语”的问题，DeepSeek-R1 恐怕就得傻眼了。原因就在于 DeepSeek-R1 在 RL 训练中缺乏真实工程数据，所以它虽然能解题，但真到了工程项目里，可就不是那么回事儿了，说白了，它就是一个“解题高手”，但不是工程项目高手。在这里，我要友情提示大家一句：当你看到“AI 秒杀人类”这种

Llama3.370B模型的发布，标志着开源AI模型在智能水平上的一大飞跃。它不仅达到了之前只有Llama3.1405B模型才具备的智能水平，而且还超越了11月发布的GPT-4o模型。通过选择不同算力的计算模块，再搭配不同的IO模块可以组成丰富的配置，适应不同场景。本文我们将分享微软刚刚发布的Phi-4模型，其模型参数只有14B，是Llama3.370B的五分之一，但性能却跟Llama3.370B

若把AI大模型比作是笔记本电脑，各种应用程序或工具比作是外设，那MCP就是将各种外设方便接入笔记本电脑的USB接口，所以MCP被业界称为。在第二种方式中，开发者需要为AI大模型编写与具体应用程序协作的访问代码，例如，开发者希望DeepSeek-R1与Gmail协作，就需要手动编写协作代码。MCP诞生后，使得AI与应用程序协作变得非常容易，AI可以居中调度，指挥各种应用程序干活。有了MCP协议后，A